A^＊算法在公共交通诱导系统中的应用研究

由于在采用以往的公交路网描述方法的公交网络中，存在大量两节点有多条同向边的情况，而这种情况使得无法求解公交网络中的最短路径问题。提出了公交路网描述方法和以其为基础的多目标公共交通诱导模型，并证明了此描述方法不仅能够完全的描述整个公交路网，而且还能够用于求解多目标的公交诱导问题；同时提出采用A^＊算法来求解公共交通诱导问题；最后，以广州市的公交线路网络为例，对公交诱导模型进行了试验，试验结果表明本文提出的算法是十分有效的，多目标模型的平均计算时间仅为0．1秒。     

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提出了以随机A*算法为基础，运用遗传算法来求解不满足先进先出原则的动态网络中最短路径问题的思路，其中通过运用提出的随机Dijkstra算法解决了将遗传算法应用于最短路径问题中的最大障碍－初始种群的产生。最后，以广州市电子地图为基础，对提出的算法进行了验证，试验结果表明遗传算法适合求解非常态且不满足先进先出原则的动态网络中的路径诱导问题。     

城市道路交通网中最短路径搜索算法设计及其实现

交通网络中最短路径的搜索是地理信息科学与计算机科学等领域的研究热点。本文以石家庄市中心区域部分道路网为实践对象,结合道路网络的特点,在自定义节点一链拓扑结构表达路网的基础上,提出了一种适于最短路径算法的空间数据组织方式,运用迪杰斯特拉(Dijkstra)最短路径算法,以MapInfo的二次开发语言MapBasic为开发工具,在电子地图环境下实现了道路网络中任意两节点间最短路径的快速解算与刷新显示。     

最短路径子图

在大型网络中两节点之间的最短路径常常不止一条，而且在带限制条件的路径选择等应用上，常常需要找出多条最优或近优的路径．一些经典的单源最短路径算法，如Dijkstra算法，能找出一条从起始点到目的点的最短路径，但并不能求解两点之间的所有最短路径．本文给出了最短路径子图的概念，用于存储图中两节点之间所有最短路径信息，能够节约存储空间．并给出了最短路径子图构造算法SPSG，其时间复杂度为O(n e)，比同类算法时间复杂度更低．随机网络模型的仿真结果表明：SPSG算法效率更高，     

一种寻求多条最短路的新算法——生长路径法

为了寻找栅格状轨道交通运输网络中任意两个节点间的全部最短路径,根据数据结构中堆栈数据“后进先出”的原理,提出了生长路径法,它将从起点发出的初台最短路径压入堆栈,并利用边的编号和路径长度对堆栈内的路径进行生长和判断,合格的路径进栈,不合格的路径剔除,直到堆栈内所有的路径都生长至终点为止,利用这种算法可求出无负向边的有向网络中任意两节点间所有的最短路径。     

一种基于路网变化的动态路径规划策略

就车辆动态时间最短路径诱导问题展开研究,提出了一种便于工程实施的变起点、定目标点的动态行程时间最短路径规划方案. 基于该方案,在一种大型方阵图下,就Dijkstra、A*、D* Lite等几种动态路径规划算法的计算时间进行了对比分析,针对车载动态导航设备实时性要求高、计算量要求尽可能小的特点,提出了一种基于路网变化的跳变的动态路径规划策略,根据路网中路段权值变化的具体情况,选取更加节省时间的搜索方式. 利用东莞市区电子地图和路网历史流量数据进行实验,实验结果表明,该策略可以有效减少路径动态规划的计算时间,有一定的工程应用价值.     

一种新的波分复用光网络动态路由和波长分配算法

研究了WDM光网络中的路由和波长分配问题，并比较了目前提出的算法，对算法作了归类，提出了一种新的动态路由和波长分配算法，对算法的时间复杂度进行了分析．仿真试验结果表明，新算法减小了网络的阻塞概率，提高了网络性能。     

交通路况感知下的自适应动态路径规划方法

针对传统路径规划算法在动态网络中的时效性和可用性不足，本文提出一种适用于时变 路网环境下的自适应动态路径规划方法。通过引入动态网络流式图划分思想，构建一种分层路 网的状态树索引，有效降低了动态路网中路径查找的计算代价，并扩展了传统路径规划算法在动 态路网中的普适性。在此基础上，将区域路况的时空变化信息融合到索引树中，进一步提出一种 基于时空层次网络的路径映射方法。并按照访问节点的距离逐步收缩最小包含区域来减少路径 查找视野，将路径查找过程转化为在层次图中的小范围寻址。为适应路网动态变化特征，路径映 射采用多路并行的双向探测策略，使得路径搜索迅速收敛于一个最优解，在动态路况变化和旅行 代价之间寻求平衡。最后，结合北京市实时交通路网数据集进行实验评估，在查询性能和自适应 调整方面验证了所提出方法的有效性。     

基于GA的动态时延受限多播路由算法

探讨了包交换计算机网络中，具有端到端时延限制的动态多播路由问题．提出了一种基于遗传算法(GA)的动态时延受限多播路由优化算法．当节点加入或退出时，算法先利用Dijkstra第k最短路径算法求出节点到源点的最短路径集，再用遗传算法搜索最小多播树，仿真试验表明该算法可以动态求得满足时延约束的最小多播树．     

最短路径Auction算法及其在路径诱导中的应用

通过采用C#语言程序，对比传统路径算法，并在实际道路网络和随机网络中进行了试验，测试了算法在求解网络“一对一”最短路径问题时的运算性能．结果表明，Auction算法在求解此类问题时，体现算法自身原理的优势，虽然整体性能表现不及经典的路径算法，即迭代步骤略多，但仍有改进的余地．